通过数据的不断收集、标注、反馈与优化,大模型得以在循环往复的过程中实现自我增强,逐步提升其智能水平与应用效果。我们将详细探讨数据飞轮的运作机制,以及如何构建与管理高效的数据循环体系,助力大模型在海量数据的滋养下实现飞跃式发展。 无论你是从事人工智能研究的专业人士,还是对大模型技术充满好奇的开发者,本次课程都将为你提供系统全面的知识讲解与实践指导。
当天调用的数据暂不支持即时查看,可在第二天查看 将接口识别错误的图片添加到指定数据集(建议新建数据集)并纠正结果。
选择好需要跑批的任务对象后,点击『下一步』,进行跑批数据集的准备。 3、准备跑批数据集 跑批数据集是用户需要任务对象进行批量运行的数据集合,上传跑批数据集需要使用平台提供的数据集模板,用户下载数据集模板后,可根据跑批需求增加数据集模板的列字段,同时还要满足以下限制: 应用 组件 最多可上传五个评测数据集文件。 最多可上传五个评测数据集文件。 上传多个文件时,应确保多个文件列名一致。
优化前数据集:必填项,选择 非空且未发布 的数据集版本。当前支持 Prompt+Response (非排序文本)数据集、 Prompt+多Response排序 (排序文本)数据集、 Prompt集 (问题集)进行Prompt批量优化。 优化后数据集:选择优化后的数据集路径,可以新建数据集版本。 填写优化参数配置 质量优化:此功能可为您提供高质量的提示词,但优化时间也会加长。
添加训练数据 先选择数据集,再按标签选择数据集里的文本,可从多个数据集选择文本。
同时,BMR集成了Hive和Hue,开发者可在浏览器中与Hadoop集群交互,分析处理数据,完成创建数据集、执行Hive查询等操作,大大降低了使用门槛。 ## 需求场景 ### 网站PV/UV日志分析 WEB服务网站每天都会有大量的用户访问,相关的用户行为,访问量,访问频次以及用户行为等数据具有很大的商业价值,可以用于用户画像的构建以及用户行为的预测等。
图像分割训练操作说明 数据提交后,可以在导航中找到【训练模型】,按以下步骤操作,启动模型训练: 注:1.启动训练前请确保数据已经标注完成,否则无法启动训练 下述训练功能点中,标注为星号(*)的功能为非必要选择项,可根据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加训练数据 先选择数据集,再按标签选择数据集里的图片。
数据准备 数据采集与导入 选取出实际作业场景中不同时刻、不同拍照角度、光线条件、背景元素的图片作为训练数据,训练数据覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强,训练数据与实际情况越贴近,模型效果越好。 EasyDL支持通过以图片、压缩包、和API的形式将本地数据导入至EasyDL里创建的数据集中,也可通过百度云BOS 、以及分享链接将平台内已有的数据集导入目标数据集。
为了方便用户更好地分析并理解内容,公司在这款软件中加入了百度大脑实体标注能力,用于语义墨水功能。通过百度实体标注能力分析并返回相关内容,如百度百科的公共知识信息,例如 长城 ,会将 长城 标注 长城[中国古代军事工程] 。以及其他丰富的实体内容,极大提升了用户体验。
否则脚本无法正常运行,可在脚本内更改数据集地址配置。